基于地面高光谱数据的油茶炭疽病病情指数反演
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- 2021-09-10
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使用FieldSpec HandHeldTM地物光谱仪采集不同发病程度的油茶冠层光谱数据,并实地调查油茶炭疽病病情指数,将光谱数据进行一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,提取与病情指数相关性较高的敏感波段,并采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对敏感波段的光谱数据进行降维,分别以敏感波段和PCA降维处理后的敏感波段作为输入变量建立了病情指数的BP神经网络反演模型。两种建模方法建立的BP神经网络模型计算出的预测值与观测值之间的决定系数(R2)均达99%以上。精度检验证明,以PCA降维所得到的前10个主成分作为输入变量建立的10-7-1三层BP神经网络模型预测精度更高,模型计算出的预测值与观测值之间的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.998 6和0.814 8。该研究表明,利用地面高光谱数据结合主成分分析和BP神经网络算法反演油茶炭疽病病情指数是一种有效的方法。
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sunj***
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市政 园林 给排水 暖通
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